大數(shù)據時代互聯(lián)網金融風險防控方法探討

大數(shù)據時代互聯(lián)網金融風險防控方法探討作為數(shù)據時代的代表和金融業(yè)的顛覆者，互聯(lián)網金融因其快速、方便和低門檻的特點，備受廣大投資者和用戶的青睞，然而，互聯(lián)網金融行業(yè)也面臨著眾多風險和挑戰(zhàn)，特別是在大數(shù)據時代，如何防范互聯(lián)網金融風險已成為行業(yè)發(fā)展的必然要求，本文將從以下幾個方面進行探討：一、互聯(lián)網金融的概述和風險特點互聯(lián)網金融，是指利用互聯(lián)網、移動互聯(lián)網等新興技術、應用和平臺，為廣大用戶提供各種金融產品和服務的金融業(yè)態(tài)，包括但不限于網貸、支付、眾籌、股權眾籌、基金、保險等?；ヂ?lián)網金融的發(fā)展輕松接觸眾多人群，使得每個人都可以便利地獲得金融服務或者通過互聯(lián)網平臺獲取金融信息。但與此同時，互聯(lián)網金融所帶來的風險也日益突出，主要有以下三大方面：1.信用風險。互聯(lián)網金融平臺中，投資者來自社會的各個角落，信用狀況千差萬別，但在投資過程中，很難系統(tǒng)地評估每一個投資者的風險。2.反洗錢風險。在互聯(lián)網金融中，用戶來自各行各業(yè)，是金錢流動的主體。但是這些交易大多不需要實體銀行的參與，易受到黑錢、賭博乃至恐怖分子的利用。3.流動性風險?；ヂ?lián)網金融將用戶的錢轉化為風險投資，因此在市場資產價格波動、并發(fā)生大規(guī)模的贖回時，互聯(lián)網金融平臺面臨著較大的流動性風險。二、數(shù)據挖掘在互聯(lián)網金融風險防范中的應用數(shù)據挖掘（DataMining）是一種從大量數(shù)據中發(fā)掘潛在規(guī)律、非顯而易見的知識的技術?；ヂ?lián)網金融具有大量的金融數(shù)據和用戶信息，數(shù)據挖掘在互聯(lián)網金融領域得到了廣泛的應用，并成為了解決互聯(lián)網金融風險的重要工具，具體化為以下三個方面：1.風險識別。數(shù)據挖掘可以通過對平臺所有用戶信息進行自動化的大數(shù)據分析和處理，篩選出風險較大、投資前景不明朗、風險控制意識欠缺的投資者，并對其進行限制、審核等操作，從而防范平臺的信用風險。2.防范欺詐。欺詐行為是互聯(lián)網金融的嚴重風險，通過數(shù)據挖掘技術對平臺用戶的行為模式、行為軌跡進行分析，可實時監(jiān)控用戶非正常行為，通過建立行為模型、識別欺詐等方法實現(xiàn)欺詐檢測和防范。3.用戶風險預警。通過數(shù)據挖掘技術挖掘用戶歷史數(shù)據和行為信息，對其未來的財務狀態(tài)進行預測和風險評估，為平臺提供用戶信用評級、信用分析等服務，幫助平臺及時發(fā)現(xiàn)潛在風險和問題，及時采取措施避免潛在風險的發(fā)生。三、監(jiān)管體系建設實現(xiàn)互聯(lián)網金融風險防控互聯(lián)網金融的監(jiān)管比傳統(tǒng)金融行業(yè)的監(jiān)管面臨更多挑戰(zhàn)，主要是平臺多、產品多、投資人多，相關法規(guī)和監(jiān)管機構還不夠健全、專業(yè)、完善。在這種背景下，建立健全的監(jiān)管體系，是防范互聯(lián)網金融風險的重要手段。監(jiān)管體系的建設包括法律規(guī)定、業(yè)內自治、行業(yè)標準制定、信息披露等多個方面，多重機制相互配合，形成互為支持、監(jiān)管有力的整體。例如，國家P2P網貸行業(yè)協(xié)會、網貸之家等金融機構成立的互聯(lián)網金融協(xié)會，同業(yè)評級機構V0在風險評估、信息披露機制方面提供服務，多方參與建設金融風險防控的監(jiān)管體系。四、保險業(yè)務的應用保險業(yè)務在金融行業(yè)中居于重要地位，同樣在互聯(lián)網金融的風險防控中，保險業(yè)務也扮演了非常重要的角色。通過互聯(lián)網金融與保險中介機構建立合作關系，來為投資者提供更全面、更細致的保險服務，針對互聯(lián)網金融行業(yè)中常見的信用風險、法律風險、人為風險等情況進行保障，使投資者能夠更好地保護自己的投資權益。同時，保險機構可以依托互聯(lián)網金融平臺，通過數(shù)據挖掘等手段對投保人或被保險人的信用風險、市場環(huán)境風險、流動性風險等進行評估，為保險產品的設計和價格制定提供數(shù)據支撐，提高保險的準確性和可靠性?？偟膩碚f，防范互聯(lián)網